OPTICSを用いたContextual Outlier INterpretationによるガスタービン異常検知の説明

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Explanation of Gas Turbine Generator anomaly detection using Contextual Outlier Interpretation with Ordering Points To Identify the Clustering Structure

著者名: 尹 家輝（明治大学）,福山 良和（明治大学）,村上 賢哉（富士電機）,鈴木 聡（富士電機）,飯坂 達也（富士電機）

著者名(英語): Jiahui Yin (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 説明可能人工知能|contextual outlier interpretation|ガスタービン|異常検知|ordering points to identify the clustering structure|Explainable artificial intelligence|contextual outlier interpretation|gas turbine|anomaly detection|ordering points to identify the clustering stru

要約(日本語): This paper proposes explanation of gas turbine anomaly detection using a modified Contextual Outlier Interpretation (COIN) with Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS). Using OPTICS, engineering for tuning hyper-parameters can be reduced. Effectiveness of the proposed method is verified by comparing with the conventional COIN with Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN).